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241.
多功能车辆总线MVB (multiple vehicle bus)用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法. 该方法采用堆叠去噪自编码器自动提取MVB信号物理波形特征,并将该特征用于训练深度神经网络来实现MVB网络故障模式分类;基于不确定性和可信度的高效主动学习方法,可解决实际应用中标记样本不足和人工标记成本高昂的问题,使用少量标记训练样本就能得到高性能的深度神经网络模型. 实验结果表明:为达到90%以上分类准确率,所提方法只需要600个标记训练样本,小于随机采样方法所需标记训练样本数的2 800个;在相同标记训练样本数下,所提方法在3种性能指标下均优于传统方法. 相似文献
242.
针对车-车通信过程中因信道容量约束产生的列车控制精度降低的问题,提出基于RBFNN(radical basis func-tion neural network,RBFNN)的自适应量化滑模ATO(automatic train operation,ATO)控制方法.基于自适应量化滑模控制技术,利用RBFNN对列车模型... 相似文献
243.
针对商用车ESC控制中,实际车辆存在各种扰动,难以建立精确的车辆模型,传统滑模控制存在较大抖振等问题,本文中提出基于非线性扰动观测(NDOB)的自适应滑模控制(ADSMC)算法。首先,利用非线性扰动观测器对车辆建模的扰动项进行估计;然后,采用径向基神经网络对滑模控制器的关键参数进行自适应调节,以简化参数调节过程、减小滑模抖振、提高控制精度;最后,在TruckSim中建立车辆模型,在MATLAB中建立控制策略模型,在电控气压硬件在环试验台上,对控制算法进行试验验证。试验结果表明,NDOB-ADSMC算法的ESC控制效果良好,能够满足车辆ESC控制需求。 相似文献
244.
基于自适应形态滤波和FSWT的轨道表面凹陷长度检测 总被引:1,自引:1,他引:0
《铁道标准设计通讯》2016,(12):17-21
为了对轨道表面凹陷长度进行检测,提出一种基于自适应形态滤波(Adaptive Morphological Filtering,AMF)和频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)的轨道表面凹陷长度检测方法。首先,建立轮轨动力学模型,研究轴箱加速度频率与轨道不平顺频率之间的关系;其次,研究AMF和FSWT的基本原理,并对FSWT中切片函数进行改进,提高FSWT对不同信号的适应性;最后,对某地铁列车的轴箱实测信号进行分析,估算轨道表面凹陷长度。结果表明该方法具有工程可行性。 相似文献
245.
246.
247.
248.
进入汽车,启动自动驾驶模式,向电脑说出今天我想去哪。从出发到目的地的整个过程中我只需启动和关闭发动机,其余所有操作都交给汽车自己完成。现在看来这只是科幻片中的场景,与现实生活遥不可及。不过,目前一些量产车上的高科技装备已经让我们看到了未来汽车自动驾驶的雏形:ACC自适应巡航、车道偏移辅助等等,当然也不能少了今天我们要介绍的泊车辅助系统。 相似文献
249.
战术数据链技术的发展趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
根据未来信息化战争对战术数据链网络的需求,从多网结构、自适应能力、频段、高阶、宽带调制、一体化、抗电磁干扰、软件无线电结构、应用扩展和安全保密等方面论述了战术数据链技术的发展趋势. 相似文献